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Wie lösche ich mithilfe einer Liste von Indizes bestimmte Zeilen aus einem Pandas-DataFrame?

DDD
Freigeben: 2024-10-30 21:45:30
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How to Drop Specific Rows from a Pandas DataFrame Using a List of Indices?

Bestimmte Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen mithilfe einer Liste von Indizes entfernen

Zum Entfernen von Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen basierend auf bestimmten Indizes, dem DataFrame Die .drop-Funktion wird häufig verwendet. Schauen wir uns seine Verwendung genauer an:

Betrachten Sie einen Datenrahmen df mit Daten zu Verkäufen, Rabatten, Nettoverkäufen und Selbstkosten:

<code class="python">>>> df
                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20060630   6.590       NaN      6.590   5.291
       20060930  10.103       NaN     10.103   7.981
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070331   3.196       NaN      3.196   2.710
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459</code>
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Angenommen, wir möchten nun die Zeilen mit Sequenznummern löschen 1, 2 und 4:

<code class="python">list_of_indices = [1, 2, 4]</code>
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Um dies zu erreichen, können wir die DataFrame.drop-Funktion zusammen mit einer Reihe von Indizes anwenden:

<code class="python">df = df.drop(index=list_of_indices)</code>
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Als Ergebnis wird die geändert df enthält nur die verbleibenden Zeilen:

<code class="python">>>> df
                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459</code>
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Dieser Ansatz ermöglicht es uns, Zeilen basierend auf einer angegebenen Liste von Indizes selektiv aus einem Datenrahmen zu entfernen, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für die Datenbearbeitung in Pandas macht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lösche ich mithilfe einer Liste von Indizes bestimmte Zeilen aus einem Pandas-DataFrame?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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